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C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 티모시 마스터즈(Timothy Masters), 이승현 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Deep Belief Nets in C++ and CUDA C Volume 3
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  • 발행일
2017년 01월 02일
  • 페이지수/크기/무게
228page/188*236*19/545g
  • ISBN
9788960779471/8960779474
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 전체 3권으로 이루어진 "C++과 CUDA C로 구현하는 딥러닝 신경망" 시리즈의 마지막 책이다. 딥러닝에서 가장 화두가 되고 있는 영상 속의 사물 인지 알고리즘을 깊게 파고들면서 실제로 CUDA 기반으로 구현까지 해볼 수 있도록 가이드해준다. Deep Convolution Neural Network를 크게 지역적으로 연결된 레이어와 풀링 레이어, 출력 레이어 등으로 구별해 살펴보고, 훈련 과정의 핵심인 그래디언트 역전파를 DCNN에 적용하는 방법을 살펴본다. 알고리즘을 레이어별로 활성화하는 과정과 그레디언트를 계산하는 과정으로 나누어 살펴본다. 단일 스레드 기반의 구현 방법부터 시작해서 마지막엔 멀티스레드 기반의 구현 방법으로 확장한다. 각 레이어별로 구현한 내용을 다시 GPGPU로 활용할 수 있도록 CUDA C로 구현한다. 마지막으로는 저자가 제공하는 CONVNET 프로그램의 매뉴얼을 소개하면서, 사용자가 구현 결과를 미리 확인하면서 쉽게 각 기능들의 실행 결과물이 어떠한지 확인해본다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 피드포워드 신경망 재검토 및 오차 역전파 관련 주제 심화 ■ 풀링 레이어, 지역적으로 연결된 레이어, 출력 레이어 등 ■ 범용 C++ 코드를 이용한 레이어 구현 ■ CUDA 언어로 합성곱 신경망 알고리즘 구현 ■ CONVNET 프로그램 사용자 매뉴얼 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 3권에서 다루고 있는 모든 기법들은 근래의 수학적 이론을 근거로 하고 있지만, 독자들이 이렇게 수학적으로 복잡한 알고리즘을 꼭 제대로 이해해야 할 필요는 없다. 그러므로 기본적인 선형대수학을 넘어서는 복잡한 내용을 알아야 할 필요는 없다. ★ 이 책의 구성 ★ 이 책은 크게 네 가지 절로 나뉜다. 첫 장은 피드포워드 신경망과 관련된 내용을 재검토하면서 오차 역전파에 대한 중요한 주제를 다룬다. 그다음, 이러한 주제를 확장하여, 합성곱 신경망에서 사용하는 종류의 레이어를 다룬다. 즉, 풀링 레이어와 지역적으로 연결된 레이어, 합성곱 레이어 등을 상세히 다룬다. 전향 전달 활성화와 역전파 그레디언트 계산과 관련된 모든 수학적 배경들도 깊이 있게 다룬다. 두 번째 장에서는 범용 C++코드로 앞서 다뤘던 다양한 종류의 레이어를 구현하는 방법을 다룬다. 첫 장에서 설명한 수식을 많이 참조하므로, 독자들은 쉽게 수식과 코드를 관련지어 이해할 수 있을 것이다. 세 번째 장은 CUDA 언어로 합성곱 신경망 알고리즘을 어떻게 구현하는지 다룬다. 이번에도, 앞서 다뤘던 이론적 내용과 수학적인 배경들을 많이 참조하기 때문에 코드가 구현한 모든 함수를 명확하게 이해할 수 있을 것이다. CUDA로 구현한 여러 가지 루틴들을 호출하여 성능 평가 기준 값과 그레디언트 값들을 계산하는 하나의 C++ 루틴을 다룬다. 마지막 장에서는 CONVNET 프로그램을 사용하기 위한 사용자 매뉴얼에 대해 다룬다. 이 프로그램은 내 홈페이지에서 다운로드할 수 있다.
  • 1장. 소개 2장. 피드포워드 신경망 __다중 레이어 피드포워드 신경망 다시보기 __넒은 신경망 대 깊은 신경망 __지역적으로 연결된 레이어 ____행, 열, 슬라이스 ____합성곱 레이어 ____절반-너비와 패딩 ____스트라이딩과 유용한 계산 공식 __풀링 레이어 ____풀링 타입 __출력 레이어 ____SoftMax 출력 __그레디언트를 구하기 위한 오차의 역전파 3장. 알고리즘 프로그래밍 __모델 선언 ____가중치와 그레디언트의 처리 순서 __모델 생성자를 통한 초기화 __모든 활성화 탐색 __완전히 연결된 레이어의 활성화 계산 __지역적으로 연결된 레이어의 활성화 계산 __합성곱 레이어의 활성화 계산 __풀링 레이어 활성화 계산 __평가기준 값 계산 __그레디언트 계산 __완전히 연결된 레이어의 그레디언트 __지역적으로 연결된 레이어의 그레디언트 __합성곱 레이어의 그레디언트 __풀링 레이어의 그레디언트(존재하지 않는다!) __풀링 레이어를 제외한 델타 값 역전파 __풀링 레이어의 델타 역전파 __멀티 스레딩 기반 그레디언트 연산 ____알고리즘 프로그래밍 ____스레딩을 위한 메모리 할당 4장. CUDA 코드 __CUDA 구현에서의 가중치...
  • 티모시 마스터즈(Timothy Masters) [저]
  • 수리 통계학 분야에서 수치 계산(numerical computing) 전공으로 박사 학위를 받았다. 그 이후 독립적인 컨설턴트로서 정부 및 산업 기관과 함께 지속적인 업무 경력을 쌓았다. 초기 연구 분야는 고고도(high-altitude) 촬영 사진에서 자동으로 특징(feature)을 추출하는 기능과 관련된 것들이며, 홍수와 가뭄 예측, 숨겨진 미사일 저장탑 탐지, 위협적인 군사용 차량 확인 등의 다양한 애플리케이션들을 개발했다. 그 후에는 침생검(needle biopsies)상에서 유익한 세포와 유해한 세포를 구별해내는 알고리즘 개발을 위해 의료 연구원으로 근무했다. 이후 12년 동안 주로 자동화된 금융 거래 시스템을 평가하기 위한 알고리즘을 개발했다. 지금까지 예측 모델을 실무에 적용하는 방법에 대한 내용으로 [Practical Neural Network Recipes in C++](Academic Press, 1993), [Signal and Image Processing with Neural Networks](Wiley, 1994), [Advanced Algorithms for Neural Networks](Wiley, 1995), [Neural, Novel, and Hybrid Algorithms for Time Series Prediction](Wiley, 1995), [Assessing and Improving Prediction and Classification](CreateSpace, 2013), [C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.1](에이콘, 2016), [C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.3](에이콘, 2016) 등을 저술했다. 이 책에서 활용하는 코드는 그의 홈페이지 (TimothyMasters.info)에서 다운로드할 수 있다.
  • 이승현 [저]
  • 한국 항공대학교 기계공학부를 졸업하고, 삼성 소프트웨어 멤버십과 산업통상자원부 소프트웨어 마에스트로를 수료했다. MDS 테크놀로지에서 자동차의 ISO26262 국제 안전 표준과 AUTOSAR 관련 기술 지원을 담당했으며, 현재 시어스랩에서 모바일 환경에서의 DCNN 구동을 위한 압축 알고리즘 연구에 매진하고 있다. 한양대학교 컴퓨터공학과에서 석사 과정을 밟고 있으며, 딥러닝 기반 실시간 영상처리 기술을 다양한 도메인의 소프트웨어에 적용하는 연구를 하고 있다. 양질의 원서를 하루라도 빨리 우리글로 옮겨 국내 개발자들에게 도움을 주고자 번역계에 발을 들였다. 에이콘출판사에서 펴낸 [윈도우폰 7 게임 프로그래밍](2012), [안드로이드 앱 인벤터](2013), [데이터 마이닝 Data Mining](2013), [C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.1](에이콘, 2016), [C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.3](에이콘, 2016)를 번역했다.
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